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>>>data = [(np.array([0,1,2,3]), 4,5,6), (np.array([7,8,9,10]), 11,12,13)]
の時、
>>> state = np.stack([x[0] for x in data])
>>> state
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 7, 8, 9, 10]])
>>> state.shape
(2, 4)
>>> state_2 = np.array([x[0] for x in data])
>>> state_2
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 7, 8, 9, 10]])
>>> state_2.shape
(2, 4)

となって、np.stack()とnp.array()の結果は同じになる様なのですが、
何か違いとかあるのでしょうか?

教えて!goo グレード

A 回答 (4件)

無反応なのでもう少し詳しく。



stackは複数の配列を結合してひとつの
配列にまとめる関数です。

複数の配列はシーケンスの形で受けとるので
この場合リストもシーケンスですから

array([0, 1, 2, 3])
array([7, 8, 9, 10])

という2個の一次元配列を受け取ります。

これをa、bとするとstackは配列を
array([a,b])
と結合して返すのです。
つまりトップレベルの配列を作って、
その中にaとbを並べて埋めこみます。
stackのやることはこれだけ。

従って、結果は2次元配列
array(
[[0,1,2,3],
[7,8,9,10]]
)
になります。たまたま
arrayの結果と一致してます。

尚、これはstackのaxis引数を
省略したときの既定の動作に過ぎないことに注意。
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この回答へのお礼

詳しい説明ありがとうございます。

お礼日時:2022/05/04 21:59

>np.stack は配列の個々の要素を


訂正。シーケンスの個々の要素を
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[x[0] for x in data]




[array([0, 1, 2, 3]),
array([7, 8, 9, 10])]

つまりnumpyの配列を並べた普通のリスト

np.array は array Iikeをnumpyの配列に変換するだけ。

np.stack は配列の個々の要素を結合してnumpyの配列を作ります。
既定では先頭の軸を増やして結合するので
この場合np.arrayと効果は一緒です。
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違う例:


import numpy
print( 'stack:', numpy.stack( "aa" ) )
print( 'array:', numpy.array( "aa" ) )
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